决策树
计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断节点组成的树。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 ...
GBDT二分类预测V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
GBDT二分类V2
算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
HaaS EDU场景式应用整体介绍
本案例中包括以下主要知识点：陀螺仪工作原理 MPU-6050的驱动和使用 基础算法实现小球随手摆动 通过本案例的学习，能完整的学习到陀螺仪的工作原理，AliOS Things中陀螺仪数据读取，基础算法调教等等操作。同时，您还可以基于陀螺仪的数据...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
模型可视化
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
诊断节点
诊断节点是诊断决策树的子节点，通过节点之间的关联，实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上，单击 故障诊断>诊断节点。单击 新建，在 新建节点 页面，配置新节点的信息，包括节点名称、描述，选择节点类型...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
梯度提升回归树算法（GBRT）
前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多...
总览
站点数据统计：展示了治理风险数、历史风险数、巡检规则、诊断决策树数量、应急预案、演练场景、应用总数、应用覆盖率、产品总数以及产品覆盖率。单击统计数据可直接跳转至相应的业务详情列表。风险统计：今日巡检任务：展示了今日巡检任务...
梯度提升决策树
计算逻辑原理 GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，每棵树只能对部分数据做出好的预测，所有树的结论累加起来得到最终结果，因此，添加的树越来越多，可以不断迭代提高性能。是一种泛化能力较强的算法。参数说明 IN端口-输入...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
AutoML工作原理
AutoML实现自动化调试参数的工作原理，是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代，来找到最优的超参组合。AutoML的工作机制如下图。您设定好超参数的值域、搜索算法、停止条件配置后，AutoML将其作为一次实验（experiment）传入到后端进行...
风险事件
告警指标：应急分析：风险事件关联了诊断决策树时，该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应：包括未响应和已响应的成员。应急过程：展示了当前风险应急处理的流程与进展（发现风险>应急过程>应急完成）以及应急处理...
诊断规则
通过故障诊断平台，运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计，即故障诊断决策树。而后，在实际故障发生时，即可执行自动化、标准化的故障排查，并直接输出诊断报告，反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率，实现...
工作原理
工作原理 本地安装一个数据库网关代理（database gateway agent）。数据库网关代理负责与数据库网关云端服务（database gateway cloud service）建立安全的、可信任的通道。不同账号、不同网关所建立的通道彼此隔离。通道建立后，当您...
使用前须知
本文介绍该应用的功能、工作原理、资产、费用等信息。重要 本文档为阿里云原创文档，知识产权归阿里云所有，由于本文档旨在介绍阿里云与第三方产品交互的服务能力，因此可能会提及第三方公司或产品等名称。功能说明 提供便捷的配置，帮助您...
群体稳定性指标PSI
dt：决策树分箱。kmean：基于k均值聚类分箱。categorical_feature：类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号（,）分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...
ALB Ingress概述
本文介绍Ingress基本概念、ALB Ingress Controller工作原理和ALB Ingress Controller使用说明。Ingress基本概念 在Kubernetes集群中，Ingress作为集群内服务对外暴露的访问接入点，几乎承载着集群内服务访问的所有流量。Ingress是...
如何实现恢复数据一致性
工作原理 针对逻辑备份方式，全量备份为了尽可能降低对数据库性能影响，采用无锁备份方式，并行拉取数据并备份到OSS上，全量备份会产生不同时间点数据，在数据恢复时，先恢复全量备份数据，然后恢复增量备份数据，利用增量备份恢复的幂等性...
Nginx Ingress管理
本文介绍Ingress基本概念、Ingress Controller工作原理和Nginx Ingress Controller的使用说明。Ingress基本概念 在Kubernetes集群中，Ingress作为集群内服务对外暴露的访问接入点，几乎承载着集群内服务访问的所有流量。Ingress是...
Nginx Ingress概述
本文介绍Ingress基本概念、Ingress Controller工作原理和Nginx Ingress Controller的使用说明。Ingress基本概念 在Kubernetes集群中，Ingress作为集群内服务对外暴露的访问接入点，几乎承载着集群内服务访问的所有流量。Ingress是...
单账号跟踪概览
工作原理 创建单账号跟踪并投递到日志服务SLS或对象存储OSS，事件会以JSON格式保存在SLS Logstore或OSS存储空间中，便于您后续查询、分析或长时间存储事件。您可以按需选择存储服务：如果您需要查询或分析事件，可以将事件投递到日志服务...
自动机器学习（AutoML）
AutoML工作原理 AutoML实现自动化调试参数的工作原理，是通过实验、Trial、训练任务进行循环迭代，来找到最优的超参组合。AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）...
推理加速（Blade）概述
本文介绍PAI-Blade的工作原理和使用流程。背景信息 PAI-Blade是PAI推出的通用推理优化工具，可以通过模型系统联合优化，使模型达到最优推理性能。它有机融合了计算图优化、TensorRT/oneDNN等vendor优化库、AI编译优化、Blade手工优化算子库...
接入Filebeat
Filebeat的工作原理如下：Filebeat启动一个或多个Input，Input在指定的位置中查找日志数据。Filebeat为每个找到的日志启动Harvester，Harvester读取日志并将日志数据发送到libbeat。libbeat聚集数据，然后将聚集的数据发送到配置的Output。...
视图计算安全篇之URL鉴权
本文为您介绍URL鉴权的工作原理。为了保障监控视频流上云的安全性，防止接入域名/播放域名被非法盗取，内容被未经授权方播放，视图计算产品默认会对推流域名（RTMP推流使用），播流域名（RTMP、国标GB28181）进行URL鉴权。通过防盗链方法...
什么是QUIC协议
工作原理 在阿里云DCDN中使用QUIC的工作原理如下图所示。对客户端的要求 QUIC协议对客户端的要求如下：如果您使用Chrome浏览器，当前阿里云DCDN已经支持HTTP/3的标准协议，Chrome支持直接对阿里云DCDN发起QUIC请求。如果您使用自研App，则...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
什么是服务目录
工作原理 服务目录的工作原理如下：管理员基于Terraform模板创建产品，并添加到产品组合以便统一管理。管理员为终端用户授予产品的启动和访问权限。终端用户查询并启动产品。启动产品后，ROS控制台对应的地域将生成一个资源栈，便于管理...
本地调试优化
该工具的工作原理为，在你的本机环境中，拉取云效流水线环境镜像，模拟与 Flow 上相同的容器环境，并直接在本机中进行命令调试。因此，使用该工具的前提需要在本地安装 Docker。步骤一：复制本地调试指令并执行 部分流水线任务执行失败后，...
ALB Ingress概述
本文介绍Ingress基本概念以及ALB Ingress Controller的工作原理、使用说明和安装要求。Ingress基本概念 在Kubernetes集群中，Ingress作为集群内服务对外暴露的访问接入点，其几乎承载着集群内服务访问的所有流量。Ingress是Kubernetes中的...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
常见问题
云工作流的工作原理是什么？云工作流的优势是什么？云工作流最长执行多长时间？怎么执行云工作流？云工作流使用什么语言编写流程？云工作流是集成了云监控？云工作流是否集成了事件源？什么是 云工作流？云工作流 是一个用来协调多个分布式...
使用云企业网拓扑
云企业网拓扑基于实时配置，为您展示云企业网上各个转发路由器已建立的同地域和跨地域连接情况，可视化云企业网构建起的全球资源在云间的连接关系，并支持查看相关网络实例的基本...相关文档 什么是云企业网 转发路由器工作原理 查看资源拓扑
数据迁移与同步FAQ
DTS的数据迁移与数据同步工作原理是什么？DTS的数据迁移与数据同步有什么区别？使用DTS遇到预检查报错，如何解决？什么是数据迁移、数据同步？数据迁移：将Redis数据库中的数据（即键值对）迁移至另一个Redis数据库中。通常迁移完成后即可...
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